crag：统一AI编程助手与CI配置的代码治理框架

1. 项目概述：当AI助手各行其是，你需要一个“代码宪法”

如果你和我一样，日常开发中已经离不开Cursor、GitHub Copilot、Claude Code这些AI编程助手，那你一定也遇到过类似的困扰：你刚刚在GitHub Actions里为项目加了一条新的lint检查规则，但你的Cursor规则文件（.cursor/rules/）对此一无所知；你在.clinerules里精心定义了代码风格，但Copilot的指令文件（.github/copilot-instructions.md）还在沿用老一套。更别提团队里有人用Windsurf，有人用Zed，每个人的AI助手都活在自己的信息孤岛里。

这种“配置漂移”带来的成本是隐性的。开发者每次花几秒钟修正一个AI给出的错误建议，心想“AI偶尔也会犯傻”。但没人会去统计：一次修正平均30秒，乘以10个开发者，再乘以每人每天50次交互请求，一天下来就是数小时的生产力浪费。问题的根源在于，我们缺少一个单一的事实来源来定义“什么是好代码”。

这就是crag要解决的问题。它不是一个全新的AI工具，而是一个治理框架。它的核心思想极其简单：从你的代码库和CI配置中，自动分析并生成一份唯一的、人类可读的“代码宪法”——governance.md文件。然后，将这个文件“编译”成所有你使用的AI助手和CI/CD工具能理解的本地格式。从此，你只需要维护governance.md这一份文件，crag会确保从GitHub Actions到Cursor Rules，从Husky钩子到Claude Code的指令，全部保持同步。

2. 核心设计思路：从“分散治理”到“集中编译”

2.1 传统模式下的配置碎片化困局

在没有统一治理工具之前，一个典型的中大型项目的质量保障体系往往是割裂的。我们可以用下面这个表格来直观感受这种碎片化：

这种模式下，任何一个质量规则的变更（比如“要求所有TypeScript文件必须通过tsc --noEmit检查”），都需要开发者手动、逐一地更新上述所有配置文件。这不仅容易遗漏，更致命的是，当这些配置出现不一致时，开发者会在本地通过检查，却在CI上失败，或者从AI那里得到相互矛盾的建议，严重损害开发体验和代码质量。

2.2 crag的“集中-编译”范式

crag引入了一种全新的范式，我称之为“集中-编译”范式。它的工作流清晰且高效：

1. 分析 (Analyze)：crag像一名经验丰富的架构师，深度扫描你的代码库。它通过超过25种语言检测器、12种CI系统提取器和8种框架约定引擎，从你的package.json、pyproject.toml、CI YAML文件、甚至代码文件本身，推断出项目的质量门禁、架构约束、测试规范和代码风格。这个过程是静态的、确定性的，不依赖LLM，没有网络请求，通常在1秒内完成，输出一份结构化的governance.md。

2. 编译 (Compile)：这是crag的魔法所在。它充当一个“编译器”，将这份人类友好的governance.md，“翻译”成23种（且还在增加）不同工具的原生配置格式。它理解每种工具的“方言”：为Cursor生成带MDC frontmatter的.mdc文件，为Windsurf生成正确的YAML触发器，为AGENTS.md生成编号的步骤列表，并为monorepo生成路径作用域的文件。

3. 审计 (Audit) 与 同步 (Sync)：crag内置的审计系统持续监控“配置漂移”。它会检查编译后的配置文件是否比governance.md旧（陈旧配置），检查governance.md中引用的工具是否实际安装在项目中（幻影门禁），以及检查是否存在AI工具目录却没有对应的编译配置（缺失目标）。通过crag audit --fix，可以一键重新编译所有陈旧的配置，实现同步。

核心优势：这种设计将维护成本从O(n)（n个工具）降低到了O(1)（1个governance.md文件）。任何质量规则的变更，只需在governance.md中修改一次，然后运行crag compile，所有相关工具的配置即刻更新。

3. 从零开始：实战部署crag到你的项目

理论讲完了，我们直接上手。假设我们有一个名为my-awesome-app的Node.js + TypeScript项目，已经配置了ESLint、Prettier和Jest测试。

3.1 环境准备与安装

crag需要Node.js 18+和Git。安装方式极其简单：

# 方式一：全局安装，适合经常使用 npm install -g @whitehatd/crag # 方式二：使用npx直接运行，无需安装 npx @whitehatd/crag

安装后，在项目根目录下，你就可以使用crag命令了。我推荐先全局安装，这样在任何项目里都能随时调用。

3.2 快速体验与首次分析

在对你自己的项目动刀之前，我强烈建议先用demo命令快速感受一下crag的能力：

crag demo

这个命令会在一个临时目录中创建一个示例项目，并完整运行analyze->compile->audit流程，整个过程大约3秒。你能亲眼看到它如何从零生成governance.md，并编译出AGENTS.md、.cursor/rules/governance.mdc等一系列文件。这是建立信任的第一步。

接下来，对你自己项目的首次分析：

cd path/to/your/my-awesome-app crag analyze

运行后，crag会扫描你的项目，并在终端输出分析摘要。此时它不会自动写入文件。这是安全设计，让你先确认分析结果是否符合预期。你会看到类似下面的输出：

crag analyze -- governance inference report Detected stack: TypeScript, Node.js, Jest, ESLint, Prettier Inferred gates: ✓ npx tsc --noEmit ✓ npm run lint ✓ npm run test:unit ✓ npm run prettier:check Monorepo: false Languages: TypeScript, JavaScript, JSON, Markdown CI: GitHub Actions (.github/workflows/ci.yml) Run `crag analyze --write-governance` to generate governance.md.

如果一切看起来没问题，就可以生成governance.md了：

crag analyze --write-governance

执行后，你会在项目根目录看到一个全新的governance.md文件。打开它，你会看到crag已经将你项目中的质量门禁、代码风格、项目结构等信息，整理成了一份清晰的文档。这份文档就是你的“源代码真理”。

3.3 编译与集成：让所有工具说同一种语言

有了governance.md，下一步就是将它“分发”到各个工具。如果你不确定项目里用了哪些工具，或者想一次性覆盖所有可能，最直接的方式是：

crag compile --target all

这个命令会为crag支持的所有23个目标生成配置文件。执行后，你的项目里可能会新增如下文件（取决于crag检测到了什么）：

• .github/workflows/gates.yml(GitHub Actions)
• .cursor/rules/governance.mdc(Cursor)
• AGENTS.md(供Aider、Codex等使用)
• .github/copilot-instructions.md(GitHub Copilot)
• .husky/pre-commit(Git Hooks)
• …以及其他相关文件。

重要提示：crag compile是幂等且非破坏性的。这意味着：

1. 多次运行结果相同。
2. 它不会覆盖你已有的、在governance.md范围外的自定义配置。例如，如果你在.cursor/rules/下有自己的custom-rules.mdc，它会被保留。
3. 对于某些文件（如AGENTS.md），crag会采用“区块标记”的方式插入内容，你可以在标记之外添加自己的内容，这些内容在重新编译时会被保留。

3.4 建立持续同步机制：安装Git钩子

手动运行crag compile固然可以，但我们追求的是自动化。最优雅的方式是安装一个Git预提交钩子（pre-commit hook），确保每次governance.md文件被修改并提交时，所有相关配置都能自动重新编译。

crag hook install

这个命令会在你的.git/hooks/pre-commit（或通过Husky）中安装一个钩子。之后，只要你修改了governance.md并尝试git commit，钩子就会自动触发crag compile，确保所有衍生配置都是最新的。

如果你希望对“配置漂移”零容忍，可以加上--drift-gate选项：

crag hook install --drift-gate

这个更严格的钩子会在每次提交前运行crag audit。如果检测到任何漂移（即编译配置与governance.md不一致），它会直接阻止本次提交，并给出修复提示。这强制保证了配置的绝对一致性，非常适合在团队中推行。

4. 深度解析：crag如何工作与高级用法

4.1 剖析governance.md：你的项目“宪法”

governance.md不是一个黑盒。它是一份结构化的Markdown文档，主要包含以下几个部分，我们可以看一个简化示例：

# Project Governance ## Gates <!-- GATES_START --> - **Type Check**: `npx tsc --noEmit` - **Lint**: `npm run lint` - **Unit Test**: `npm run test:unit` - **Format Check**: `npm run prettier:check` <!-- GATES_END --> ## Architecture - **Primary Language**: TypeScript - **Framework**: Express.js - **Test Framework**: Jest - **Linter**: ESLint - **Formatter**: Prettier ## Code Style - **Imports**: ES modules (`import/export`) - **Naming**: camelCase for variables/functions, PascalCase for classes/types - **Async/Await**: Preferred over raw Promises ## Anti-Patterns - Avoid `any` type in TypeScript. - No console.log in production code.

crag的分析引擎会从你的package.json中的scripts、CI配置文件中的steps、以及代码文件中的常见模式（如@ts-expect-error注释）来填充这些内容。你也可以手动编辑这个文件，添加一些静态分析无法推断的规则，比如团队约定的代码审查要点、特定的架构模式等。

4.2 编译目标详解：一份输入，多份输出

crag compile --target <target>是核心命令。除了all，你可以针对特定工具进行编译。这对于渐进式采用或者在特定环节调试非常有用。

例如，你团队主要使用Cursor和GitHub Actions：

crag compile --target cursor crag compile --target github

每个“目标”都会生成最适合该工具消费的格式：

• cursor: 生成.cursor/rules/governance.mdc，使用Cursor特有的MDC（Markdown Components）语法，可能包含@context、@when等指令，让规则在特定上下文中激活。
• github: 生成.github/workflows/gates.yml，一个标准的GitHub Actions工作流，将门禁作为独立的检查步骤。
• agents-md: 生成AGENTS.md，这是一份被Aider、Codex等广泛支持的通用代理指令文件，通常以编号列表形式呈现规则。
• scaffold: 这是一个“元目标”，非常强大。它会生成或更新一系列脚手架文件，包括Git钩子脚本、编辑器的通用设置片段（如.vscode/settings.json的推荐配置）、以及前面提到的“通用技能”。

4.3 “通用技能”：让AI助手拥有记忆和自检能力

这是crag一个非常前瞻性的特性。AI助手通常是无状态的，每次会话都像一张白纸。crag提供了两个开箱即用的“技能”：

1. pre-start-context(会话前加载上下文)：在AI助手（如Claude Code、Cursor Agent）开始一个新任务或会话时，自动将整个项目的上下文信息（技术栈、架构、governance.md中的所有规则、甚至上一次会话的状态）加载到其上下文中。这相当于让AI助手每次“上班”都先阅读一遍项目手册。
2. post-start-validation(任务后验证)：在AI助手完成一项代码修改建议后，自动运行相关的治理规则（门禁）进行验证，并将决策逻辑和结果作为可搜索的知识保存下来，同时记录会话状态，为下一次交互提供连续性。

安装这些技能非常简单：

crag compile --target scaffold

这会在你的项目里创建.claude/skills/（或其他AI工具对应的技能目录）并放入这些技能。之后，当AI工具支持时，它们就能利用这些技能，极大地提升建议的准确性和上下文感知能力。

4.4 审计与诊断：守护配置一致性

crag audit是你的配置健康检查器。它从三个维度进行检查：

1. 陈旧性 (Staleness)：编译输出的配置文件（如.cursor/rules/governance.mdc）的修改时间是否晚于源文件governance.md？如果不是，说明governance.md更新后没有重新编译。
2. 现实性 (Reality)：governance.md中引用的命令或工具，在项目中是否真实存在？例如，规则里写了npm run lint，但package.json里根本没有lint这个script。
3. 完整性 (Completeness)：项目中是否存在某个AI工具的配置目录或文件（如存在.cursor/目录），但crag却没有为其生成对应的编译配置？

运行crag audit会得到一个清晰的报告。使用crag audit --explain可以获得更详细的、可操作的修复建议。而crag audit --fix则是一键修复按钮，会自动重新编译所有陈旧的配置。

对于集成到CI/CD中，crag提供了官方的GitHub ActionWhitehatD/crag-audit-action。将其添加到你的工作流中，它可以在每个Pull Request上运行审计，并将结果以评论形式发布，甚至设置fail-on-drift: true来在发现漂移时直接使构建失败，完美实现“质量门禁的门禁”。

5. 常见问题与实战避坑指南

在实际引入crag到团队和项目的过程中，我遇到并总结了一些典型问题和解决方案。

5.1 问题排查：当crag没有按预期工作时

问题1：crag analyze没有检测到我项目中的某些门禁或工具。

• 原因：crag的分析器基于启发式规则和模式匹配。对于非常定制化的构建脚本或小众工具，它可能无法识别。
• 解决：
  1. 首先运行crag analyze --dry-run并查看详细输出，确认crag看到了什么。
  2. 手动编辑生成的governance.md文件，在相应的区块（如Gates）中添加遗漏的规则。crag的编译过程会尊重这些手动添加的内容。
  3. 如果是一个公共仓库且你认为是crag应该支持的通用模式，可以向官方仓库提交Issue，附上仓库URL和--dry-run的输出，帮助改进分析引擎。

问题2：编译后的配置文件与工具原有配置冲突了。

• 原因：你的项目里可能已经存在一些手写的、复杂的工具配置（比如一个包含了多个job的复杂GitLab CI文件）。crag生成的配置是叠加的，可能会产生冲突。
• 解决：
  1. 渐进采用：不要一开始就用--target all。先用--target agents-md或--target cursor针对单个工具测试，观察生成的文件内容。
  2. 检查生成内容：crag生成的文件通常有明确的注释标记（如<!-- Generated by crag -->）。你可以检查生成的内容是否与你现有的配置冲突。
  3. 手动整合：对于CI文件这类复杂配置，一个更稳妥的方法是：让crag生成一个独立的、只包含质量门禁的工作流文件（如.gitlab-ci-gates.yml），然后在你主CI文件中通过include引入它。或者，直接以crag生成的文件为基础，将你额外的自定义步骤合并进去。

问题3：crag hook install失败了，或者钩子不生效。

• 原因：Git钩子的安装依赖于项目的Git设置，如果项目已经配置了Husky或其它钩子管理器，可能会有冲突。
• 解决：
  1. 检查是否已存在.husky目录或lefthook.yml等文件。crag会优先适配这些钩子管理器。
  2. 运行crag doctor进行深度诊断，它会检查钩子的安装状态和有效性。
  3. 如果使用简单的Git钩子，确保.git/hooks/pre-commit文件有可执行权限 (chmod +x .git/hooks/pre-commit)。
  4. 作为备选方案，你可以将crag compile或crag audit作为一项检查步骤，直接加入你的CI流程（如GitHub Actions），而不依赖本地钩子。

5.2 高级场景与技巧

场景1：在Monorepo中如何使用crag？Monorepo是crag发挥威力的绝佳场景。crag通过crag workspace命令可以自动检测Monorepo结构（如基于pnpm-workspace.yaml,lerna.json,turbo.json等）。

• 路径作用域规则：crag在编译时，可以为不同的子包（package）生成路径作用域的规则。例如，对于packages/web下的React组件，其Cursor规则可能包含JSX相关约束；而对于packages/server下的Node.js代码，规则可能聚焦于API设计规范。
• 统一与差异化的治理：你可以在根目录的governance.md中定义全仓库通用的规则（如Git提交规范、通用代码风格）。然后，在必要时，允许或引导各个子包维护自己额外的、特定的governance.md片段（crag的未来路线图可能支持这种层级结构）。目前，可以通过在子包中运行crag并管理独立的配置集来实现。

场景2：如何管理团队间的规则差异？不同团队（如前端、后端、数据）可能有不同的技术栈和规范。

• 方案A：使用crag team功能：crag Cloud提供了团队治理功能。你可以创建一个团队，定义共享的规则模板，然后团队成员可以“加入”这个团队，将团队规则同步到自己的仓库中，同时保留本地覆盖的能力。
• 方案B：基于分支的策略：为不同的团队维护不同的governance.md分支或版本。通过脚本在项目初始化或构建时，根据某些条件（如项目类型）选择并复制对应的治理文件。
• 方案C：注释与条件编译：虽然crag本身不支持条件逻辑，但你可以在governance.md中使用注释来标注某些规则适用于特定团队，并依靠团队内部的代码审查来确保正确应用。更高级的用户可以探索通过crag的插件或扩展机制（如果未来提供）来实现条件编译。

场景3：将crag集成到现有DevOps流水线除了前面提到的GitHub Action，你可以在任何CI/CD系统中调用crag。

• 作为构建前置步骤：在Docker构建或部署脚本的最开始，运行crag audit。如果发现漂移，可以使构建失败并通知负责人。
• 作为镜像构建的一部分：在构建基础开发环境或CI Runner镜像时，将crag作为全局工具安装进去。
• 与ChatOps结合：通过Slack、钉钉等机器人在收到PR通知时，调用crag的API（api.crag.sh）或运行crag audit --json，将漂移报告发送到群聊中。

5.3 性能与稳定性考量

根据官方基准测试，crag在99个热门开源仓库的审计中实现了零崩溃，平均每个仓库推断出35.8个质量门禁，分析过程通常在亚秒级完成。这得益于其零依赖、纯静态分析的设计。

对于超大型仓库（数十万行代码），首次analyze可能会稍慢（数秒），但后续的compile和audit操作都是增量式的，速度极快。governance.md文件本身通常很小（几KB），编译生成的文件也是轻量级的。

我个人的使用体会是，将crag引入项目就像引入了一个“配置编译器”和“一致性守护者”。它并没有增加新的认知负担，反而是通过消除现有工具间的摩擦，显著降低了维护成本。最大的挑战往往不是技术上的，而是习惯上的——需要团队养成维护好那份唯一的governance.md文件的习惯。一旦这个习惯建立，你会发现所有AI助手突然之间都变得更“懂”你的项目了，CI失败的原因也更清晰可预测，整个代码质量反馈循环变得无比顺畅。